如果我沒有寫程式，只是用 Claude.ai 網頁版聊天，System Prompt 這件事跟我還有關係嗎？
有關係，只是你接觸到的是簡化版。標準的 Claude.ai 對話裡，System Prompt 是由 Anthropic 平台預先設定好的，一般使用者無法直接查看或修改；但如果你用了 Projects 功能，裡面的「Custom Instructions」欄位在效果上就是一個你可以自己設定的簡化版 System Prompt——你不需要碰任何程式碼，只要在建立 Project 時把角色設定、語氣偏好、固定要遵守的規則寫進去，之後這個 Project 底下的每場新對話都會自動套用。
換句話說，你不需要理解 API 或 system 參數怎麼寫，只需要知道「這類全域規則該放進 Custom Instructions，而不是每次重新打」，就已經抓到這個概念對你實際有用的那一部分。
如果 System Prompt 的權重比較高，那是不是代表我在對話裡打的任何指示都會被忽略？
不是。System Prompt 權重較高，指的是它比較不容易被單一句話「覆蓋」，不代表使用者的指示會被忽略。實務上，你在對話中臨時給的指示（例如「這次請用條列式回答」）通常還是會被採納，只是它的效力通常僅限於當下這次或這段對話，而不會像 System 層那樣持續套用到之後的每一場新對話。
真正的差別在於「持續性」而不是「有沒有效」：User 層的指示是有效的，但範圍窄、容易被下一句話取代；System 層的指示範圍廣，會一直存在，除非你自己去修改設定。理解這一點能幫你判斷一條規則「值不值得」花力氣搬到 System 層——如果只是一次性的需求，留在 User 層反而更方便。
開發者在寫 System Prompt 時，常犯的錯誤是什麼？
最常見的錯誤是把 System Prompt 寫成一份「所有可能情境」的規則清單，試圖預先窮舉每一種使用者可能問的問題該怎麼回答。這樣做的結果通常是 System Prompt 越寫越長，彼此規則之間開始互相打架，模型反而更難判斷該優先遵守哪一條。
比較穩健的做法是把 System Prompt 聚焦在「這個角色是誰、核心語氣是什麼、有哪些絕對不能做的事」這幾個層面，其餘會隨情境變化的細節，留給 User 層的訊息去補充。Anthropic 官方文件裡建議的做法也是類似方向：用 system 參數設定角色，其他任務相關的細節放進 user turn，而不是把兩者混在一起寫成一大段。
如果我想開始練習分辨 System 跟 User 層，可以從哪裡下手？
最簡單的起手式，是回頭檢視你最近幾次跟 Claude 的對話：把你打過的每一句指示挑出來，問自己「這句話是不是不管我這次問什麼都該一直成立」。如果答案是「對」，代表這句話其實一直都該放進 System 層（如果你用 Projects，就是 Custom Instructions）；如果答案是「要看情況」，留在 User 層反而是對的。
實際做法上，可以先挑一個你經常重複使用 Claude 的場景（例如固定幫你寫某類型的信、固定用某種語氣回覆客戶），建一個 Project，把那些你每次都要重打的規則搬進 Custom Instructions，測試幾次看看是不是真的省下了重複輸入的力氣。這個練習做過一輪之後，你會對「這句話該放哪裡」建立起比較直覺的判斷。
很多人第一次寫 Prompt 遇到的困惑，不是「不知道要打什麼」，而是「明明打了指令，Claude 卻好像沒完全照做」。這個現象背後，經常不是措辭的問題，而是你把該放進 System Prompt 的規則，寫成了 User Prompt。這兩者不是同一種指令換個位置寫，而是兩個權重完全不同的結構層級。
在 Claude 的 API 裡，這個差異是寫死在資料結構裡的：`system` 是獨立於對話之外的一個參數，跟實際的對話內容完全分開存放；而 `messages` 陣列裡只有 `user` 和 `assistant` 兩種角色，一來一往地輪流講話。也就是說，System Prompt 從一開始就不是「對話的一部分」，它更接近舞台劇開拍前，導演對演員說的整體設定：這場戲你要演一個什麼角色、語氣怎麼拿捏、有哪些台詞絕對不能講；User Prompt 則是演員在戲裡當下要唸的具體台詞，一句換一句，隨情境變化。
這個結構差異直接決定了兩者的可靠度不同。System Prompt 因為在權重設計上優先於使用者當下輸入，比較不容易被一句臨時的話蓋過去；User Prompt 則相對容易被下一句話覆蓋或修正——這正是為什麼你在對話中途改變主意時，Claude 通常會順著新的指示調整，但整體角色設定不會跟著跑掉。
如果你是開發者，用 Anthropic API 寫程式，System Prompt 就是 `messages.create()` 呼叫裡獨立的 `system` 參數，你只要設定一次，例如「你是一位資深的財務顧問，回答時使用正式但親切的語氣」，這個設定就會套用在整段對話裡，不需要每一句話都重申一次角色身份。
但你不需要寫程式也會用到這個概念。Claude.ai 的 Projects 功能裡有一個「Custom Instructions（自訂指示）」欄位，效果上就是一個簡化版的 System Prompt：你在建立 Project 時設定一次「這個專案是做什麼的、我希望回答時注意什麼格式、有哪些背景資訊」，之後在這個 Project 底下開的每一場新對話，都會自動套用這套設定，不用每次重新打一遍。這也是為什麼很多人用了 Projects 之後會覺得「Claude 好像比較懂我了」——不是模型變聰明了，是你終於把該放在 System 層的規則，真的放到了 System 層。
新手最常見的做法，是把所有規則都塞進每一句對話裡：「請用正式語氣回答」「記得只回答跟財務有關的問題」「不要提到競爭對手」，每次開新對話都要重打一遍，而且因為這些話跟其他一次性的問題混在同一個層級，模型有時候會優先處理你這次問的具體問題，而把稍早提過的規則放輕。這不是模型「不聽話」，而是這些規則本來就該放在 System 層，卻被寫成了 User 層裡眾多訊息中的一句。
判斷一條規則該放哪裡的簡單原則是：如果這句話「不管你這次問什麼，都應該一直成立」，它就該進 System Prompt（或 Projects 的 Custom Instructions）；如果這句話「只跟你這次的問題有關」，它才該留在 User Prompt 裡。例如「用繁體中文回答」「語氣保持專業」通常適合放進 System 層一次設定好；而「幫我把這段會議記錄整理成三點重點」則是典型的 User 層任務，換個對話就不需要重複。
如果你是自己用 Claude.ai 處理工作，理解這個差異能幫你省下大量重複輸入的時間：把角色設定與固定規則放進 Projects 的 Custom Instructions，等於一次性投資，之後每場對話都能省下重打指令的時間，對按小時計費或需要頻繁切換任務的自由工作者來說，這是實打實的效率差異。如果你是企業在評估要不要導入 AI 客服或內部工具，理解 System Prompt 的權重設計，能幫你判斷廠商說的「AI 不會亂講話」是不是真的有把關鍵規則放進正確的結構層級，而不是天真地相信使用者自律就夠——這通常是決定一套 AI 應用能不能上線的關鍵細節，也直接關係到後續要花多少人力去修補漏洞。